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一种基于DenseNet与WGAN-GP的运动迁移方法
引用本文:童立靖,曹健莉.一种基于DenseNet与WGAN-GP的运动迁移方法[J].海南师范大学学报(自然科学版),2023,36(3):261-268.
作者姓名:童立靖  曹健莉
作者单位:北方工业大学 信息学院,北京 100144
基金项目:北京市社会科学基金一般项目(18YTC038);北京市自然科学基金青年基金项目(4194076)
摘    要:针对目前人体骨骼模型运动迁移算法计算精确度不高,提出了一种基于DenseNet的骨 骼卷积网络与WGAN-GP模型的运动迁移方法。通过对源与目标骨骼模型分别提取静态特征,并 对源骨骼静态特征与源运动序列使用动态编码器提取源动态特征,从而能够对目标骨骼静态特征 与源动态特征使用解码器生成目标运动序列,完成运动迁移。在网络模型训练时,同时引入了 WGAN-GP网络模型机制对生成序列和源运动序列的动、静态特征误差进行约束。实验结果表明: 该方法的运动迁移模型各关节点相对于单位身高的运动误差较小,能够生成较好保留源动态特征 的目标运动序列。

关 键 词:运动迁移  骨骼卷积  DenseNet  WGAN-GP

A Motion Migration Method Based on DenseNet and WGAN-GP
TONG Lijing,CAO Jianli.A Motion Migration Method Based on DenseNet and WGAN-GP[J].Journal of Hainan Normal University:Natural Science,2023,36(3):261-268.
Authors:TONG Lijing  CAO Jianli
Abstract:
Keywords:motion retargeting  skeleton convolution  DenseNet  WGAN-GP
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